## Penerapan Fuzzy ANP Untuk Menentukan Madu Asli Di Kabupaten Sumenep
Siti Lailiyah 1 , Kuzairi 2 , Tony Yulianto 3
1 Universitas Islam Madura, lieya.buawelz12@gmail.com
2 Universitas Islam Madura, kuzairi81@gmail.com 3 Universitas Islam Madura, toniyulianto65@gmail.com
DOI 10.31102/zeta.2021.6.2.67-72

## ABSTRACT
Honey has been known as a food or beverage ingredient that has an important role in life  and  health.  But  not  all  honey  that  we  consume  is  beneficial  for  health,  because  the authenticity and quality of honey is also very influential. In fact, honey that is marketed at the same  price  does  not  require  the  possibility  of  different  quality,  while  the  public  cannot  yet distinguish between genuine honey without any mixture. The method used to determine real honey is Fuzzy ANP. From this research, it is hoped that it can help people determine honey that is truly original without any mixture. The results of this study are in the form of ranking with  the  results  of  flower  honey  being  honey  that  is  truly  original  without  any  mixture  in Sumenep Regency.
Keywords: Fuzzy ANP, Original Honey, SPK .

## ABSTRAK
Madu telah dikenal sebagai salah satu bahan makanan atau minuman yang mempunyai peranan  penting  dalam  kehidupan  dan  kesehatan.  Namun  tidak  semua  madu  yang  kita konsumsi  bermanfaat  untuk  kesehatan,  karena  keaslian  dan  kualitas  madu  juga  sangat berpengaruh.  Faktanya  madu  yang  di  pasarkan  dengan  harga  yang  sama  tidak  menutut kemungkinan kualitasnya berbeda, sementara masyarakat belum bisa membedakan madu yang benar-benar  asli tanpa  adanya campuran. Metode yang digunakan untuk menentukan madu asli  adalah  Fuzzy  ANP.  Dari  penelitian  ini  diharapkan  dapat  membantu  masyarakat menentukan  madu  yang  benar-benar  asli  tanpa  adanya  campuran.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah berbentuk perankingan dengan hasil madu bunga adalah madu yang benar-benar asli tanpa adanya campuran yang ada di Kabupaten Sumenep.
Kata Kunci : Fuzzy ANP, Madu asli, SPK

## 1. PENDAHULUAN
Madu  telah  dikenal  sebagai  salah  satu  bahan makanan  atau  minuman  alami  yang  mempunyai peranan  penting  dalam  kehidupan  dan  kesehatan. Madu merupakan produk alam yang dihasilkan oleh lebah  untuk  dikonsumsi,  karena  mengandung  bahan gizi  yang  sangat  essensial.  Madu  bukan  hanya merupakan bahan pemanis, atau penyedap makanan, tetapi  sering  pula  digunakan  untuk  obat-obatan. Madu  dapat  digunakan  untuk  menghilangkan  rasa lelah  dan  letih,  dan  dapat  pula  digunakan  untuk menghaluskan  kulit,  serta  pertumbuhan  rambut (Ratnayani, Adhi, & Gitadewi, 2008).
Namun untuk pengobatan dibutuhkan madu asli yang mengandung karbohidrat, asam amino, mineral, enzim,  vitamin  dan  air  karena  komponen  yang terkandung pada madu itulah yang sangat bermanfaat bagi  kesehatan  manusia.  Keaslian  madu  terbagi dalam dua jenis yaitu madu alami dan madu buatan. Madu  alami  adalah    madu  yang  diambil  dari  hutan yang  beraneka  jenis  tanaman  tempat  bergantungnya lebah  madu,  sedangkan  madu  buatan  adalah  madu yang  dibuat  dengan  menggunakan  gula  sebagai pengganti nectar dan bahan lainnya seperti soda kue, tepung  kanji esens madu,  glukosa,  dan  air  minum (Apriani, Gusnedi, & Darvina, 2013).
Dengan  banyaknya  kandungan  madu,  maka akan  banyak  pula  khasiat  yang  bisa  diambil  dari kandungan  madu  tersebut.  Namun  mayoritas masyarakat di Indonesia terutama di Desa Pakamban Kabupaten  Sumenep  belum  bisa  mengetahui  madu yang  benar-benar  asli  tanpa  adanya  campuran. Sehingga  kandungan-kandungan  dalam  madu  yang dibutuhkan untuk pengobatan secara alami terkadang tidak terpenuhi, sebab kondisi pengetahuan masyarakat  tentang  madu  masih  bersifat  perkiraan semata  (Hasan,  2015).  Maka  dari  itu  peneliti menggunakan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan untuk meneliti madu tersebut.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem yang  bertujuan  untuk  menyediakan  informasi, memberikan  prediksi,  serta  mengarahkan  pengguna informasi  agar dapat  melakukan  pengambilan keputusan  dengan  lebih  baik  dan  berbasis  fakta. Adapun  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan untuk  menentukan  madu  asli  adalah  menggunakan Fuzzy ANP  ( Analytical  Network  Process ). Fuzzy ANP  merupakan  gabungan  dari  metode Fuzzy dan ANP . Metode Fuzzy merupakan  metode  yang digunakan dalam menyelesaikan kasus yang bersifat samar. Metode ANP yang merupakan pengembangan dari  metode  AHP.  ANP  mengizinkan  adanya interaksi dan umpan balik dari elemen-elemen dalam cluster ( inner  dependent )  dan  antara cluster ( outer dependent ). Fuzzy  Analytical  Network  Process (FANP)  dapat  menyelesaikan  permasalahan  dengan memperhitungkan  kriteria  dan  mendapatkan  nilai prioritas. Konsep ANP dikembangkan dari teori AHP
yang didasarkan pada hubungan saling ketergantungan antara beberapa komponen (Febriani, 2011).
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan oleh  Muhammad  Saleh  Hasan  di  tahun  2015 “Implementasi  Metode Fuzzy untuk  Menentukan Madu  Asli    di  Desa  Bajur  Kecamatan  Waru Kabupaten  Pamekasan”.  Dari  hasil  analisa  yang dilakukan  dengan  input  variabel  atau  keriteria, diantaranya; PH, kondisi air, kadar air, asli dan warna maka diperoleh data 4 madu adalah campuran dan 6 madu adalah asli. Dan sistem yang dibangun berjalan dengan  baik.  Namun  pada  penelitian  kali  ini menggunakan
Fuzzy
ANP karena mempertimbangkan  adanya  hubungan  antar  kriteria dan saling ketergantungan antara beberapa komponen.  Digunakannya  metode  ANP  karena mempertimbangkan  adanya  hubungan  antar  kriteria dan  digunakan  pendekatan fuzzy karena  adanya informasi  dan  data  yang  tidak  lengkap  serta subjektifitas dari para ahli (Oktavia & Usadha, 2013).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pengertian Madu
Madu  adalah  cairan  kental  yang  dihasilkan oleh  lebah  madu  dari  berbagai  sumber  nektar. Senyawa-senyawa  yang  terkandung  dalam  madu bunga  berasal  dari  nektar  berbagai  jenis  bunga. Nektar  adalah  suatu  senyawa  kompleks  yang dihasilkan  oleh  kelenjar  tanaman  dalam  bentuk larutan  gula  yang  bervariasi.  Komponen  utama  dari nektar  adalah  sukrosa,  fruktosa,  dan  glukosa  serta terdapat juga dalam jumlah kecil sedikit zat-zat gula lainnya  seperti  maltosa,  melibiosa,  rafinosa  serta turunan karbohidrat lainnya (Kusuma, 2009).
Selain dikonsumsi secara langsung, madu juga dimanfaatkan  untuk  industri  makanan,  industri minuman,  industri  farmasi,  industri  jamu,  dan industri  kosmetik.  Industri  makanan  dan  minuman yang menggunakan bahan baku madu sebagai bahan baku  penolong  adalah  roti,  biskuit,  kue-kue,  susu, buah-buahan  atau  sari  buah,  dan  sajian  makanan. Sementara  bagi  industri  jamu,  madu  mengandung vitamin,  mineral,  dan  karbohidrat  seperti  fruktosa, glukosa,  dan  gula  lainnya.  Didalam  industri kosmetik,  madu  menjadi  campuran  sejenis  ramuan yang  berguna  menjadikan  rambut,  bibir,  dan  kulit menjadi lebih halus dan indah. Banyak kosmetik yang beredar  saat  ini,  yang  menggunakan  madu  sebagai bahan campuran sesuai dengan jenis dan sensitivitas kulit. Gambar Madu dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1 Madu Adapun  cara  membedakan  madu  asli  dan  madu tidak  asli  adalah  dengan  berkembangnya  kebiasaan uji  keaslian  madu  yang  ditunjukkan  menyala  ketika dibakar  dengan  korek  api,  telur  bisa  matang,  tidak rembes  ketika  diteteskan  pada  kertas  koran  dan sebagainya.  Pengujian  tersebut  sebenarnya  tidak seratus  persen  benar,  masih  butuh  pembuktian melalui  laboratorium.Salah  satu  pengujian  yang paling praktis adalah dengan menggunakan pH meter. Madu  palsu  biasanya  memiliki  pH  2,4  -  3,3, sedangkan madu asli mempunyai pH 3,4 - 4,5. Untuk mengetahui  lebih  lanjut  dapat  dilakukan  uji kandungan  madu  di  laboratorium.  Karena  pH  madu berada pada kisaran 3,2 - 4,5, keasaman madu adalah faktor  signifikan  yang  menyebabkan  madu  bersifat antibakteri.  Sifat  antibakteri  madu  membantu mengatasi infeksi pada luka, sedangkan antiinflamasinya  dapat  mengurangi  nyeri  serta meningkatkan  sirkulasi  yang  berpengaruh  pada proses  penyembuhan.  Madu  juga  merangsang tumbuhnya jaringan baru, mempercepat penyembuhan, dan mengurangi timbulnya parut atau bekas luka pada kulit (Kusuma, 2009).
Cara  yang  cukup  mudah  dari  banyaknya  cara membedakan  madu  asli  dan  tidak  asli,  diantaranya adalah:  memakai  kertas,  menuangkan  kedalam  air dan dirasakan dimulut.

## 2.2 Pengenalan Fuzzy
Sistem Fuzzy ditemukan  pertama  kali  oleh seorang  professor  berkebangsaan  Iran  yaitu  Prof. Lotfi  A.  Zadeh  pada  pertengahan  tahun  1960  di Universitas  California.  Sistem  ini  diciptakan  karena logika  boolean  tidak  mempunyai  ketelitian  yang tinggi,  hanya  mempunyai  logika  0  dan  1  saja. Sehingga  untuk  membuat  sistem  yang  mempunyai ketelitian  yang  tinggi  maka  kita  tidak  dapat menggunakan logika Boolean.
2.2.1 Himpunan Fuzzy Himpunan fuzzy merupakan suatu grup yang mewakili suatu kondisi atau keadaan tertentu  dalam suatu  variabel fuzzy .  Pada  himpunan  tegas  ( crisp ), nilai keanggotaan suatu item 𝑥 dalam suatu himpunan A  yang  sering  ditulis  dengan 𝐹 1𝐴 [𝑥] ,  memiliki  dua kemungkinan,  yaitu  :  Satu (1) yang  berarti  bahwa suatu  item  menjadi  angota  dalam  suatu  himpunan atau  nol (0) yang  berarti  bahwa  suatu  item  tidak menjadi  anggota  dalam  suatu  himpunan.  Pada himpunan fuzzy nilai  keanggotaan  terletak  pada rentang 0 sampai 1 .  Apabila  x  memiliki  nilai
keanggotaan fuzzy 𝐹 1𝐴 [𝑥] = 0 berarti x tidak menjadi anggota  himpunan  A,  demikian  pula  apabila  x memiliki  nilai  keanggotaan fuzzy 𝐹 1𝐴 [𝑥] = 1 berarti x  menjadi  anggota  penuh  pada  Himpunan  A (Andayani, 2015).
Kemiripan  antara  keanggotaan fuzzy dengan probabilitas  terkadang    menimbulkan  kerancuan, karena  memiliki  nilai  pada  interval [0,1] ,  namun interpretasi  nilainya  sangat  berbeda.  Keanggotaan fuzzy memberikan  suatu  ukuran  terhadap  pendapat atau keputusan, sedangkan probabilitas mengindikasikan proporsi terhadap keseringan suatu hasil bernilai benar dalam jangka panjang.
Himpunan fuzzy memiliki 2 atribut,  yaitu: 1. Linguistik,  yaitu  penamaan  suatu  group yang mewakili suatu keadaan atau kondisi tertentu  dengan    menggunakan  bahasa alami, seperti : Muda, Parobaya, Tua.
2. Numeris,  yaitu  suatu  nilai  (angka)  yang menunjukkan  ukuran  dari  suatu  variabel seperti : 25, 40,60.

## 2.3 Metode MADM (Multiple Attribute decision Making)
Metode  MADM,  umumnya  bersifat  diskrit. MADM  merupakan  pendekatan  yang  digunakan untuk  memecahkan  masalah  yang  melibatkan beberapa masalah yang melibatkan beberapa pilihan dari sejumlah alternatif. Metode MADM menspesifikasikan bagaimana informasi atribut harus diproses agar sampai pada sebuah pilihan (Sumiatun, 2015).
Konsep dasar MADM merupakan setiap tabel keputusan  (matriks  keputusan)  dalam  metode MADM  memiliki  empat  bagian  utama,  yaitu  :  (a) alternatif,  (b)  atribut,  (c)  bobot  atau  kepentingan relatif  setiap  atribut,  dan  (d)  pengukuran  kinerja alternatif. Keputusan metode MADM dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Keputusan Metode MADM
Alternativ es Attributes B 1 B 2 B 3 - - B M ( W 1 ) ( W 2 ) ( W 3 ) (- ) (- ) ( W M ) A 1 m 11 m 21 m 31 ⋯ ⋯ m 1M
𝐴 2 m 12 m 22 m 32 ⋯ ⋯ m 2M A 3 m 13 m 23 m 33 ⋯ ⋯ m 3M ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋯ ⋯ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋯ ⋯ ⋮ 𝐴 𝑁 m N1 m N2 m N3 ⋯ ⋯ m 𝑁𝑀 Keterangan :
Alternatif : 𝐴 𝑖 (Dengan 𝑖  =  1,2,3, ⋯ , 𝑁 ) Atribut  : 𝐵 𝑗 (Dengan 𝑗 =  1,2,3, ⋯ , 𝑀 ) Bobot Atribut : 𝑊 𝑗 (Dengan 𝑗 =  1,2,3, ⋯ , 𝑀 )
Kinerja Alternatif : 𝑀 𝑖𝑗 ( 𝑖  =  1,2, ⋯ , 𝑁 dan 𝑗 =
1,2, ⋯ , 𝑀 )
Misalkan 𝐴 = {𝑎 𝑖 |𝑖 = 1, … , 𝑁} adalah himpunan  alternatif-alternatif  keputusan  dan 𝐶 = {𝑐 𝑗 |𝑗 = 1, … , 𝑀} adalah  himpunan  tujuan  yang diharapkan, maka akan ditentukan alternatif 𝑥 0 yang memiliki  derajat  harapan  tertinggi  terhadap  tujuan- tujuan yang relevan 𝐶 𝑗 . Model Multi  Attribute  Decision  Making (MADM)  adalah  mengevaluasi 𝑁 alternatif 𝐴 𝑖 (𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑁) terhadap 𝑀 atribut  atau  kriteria 𝐶 𝑗 (𝑗 = 1,2, ⋯ , 𝑀) ,  dimana  setiap  atribut  saling  tidak bergantung  satu  dengan  yang  lainnya.  Matriks keputusan  setiap  alternatif  terhadap  setiap  atribut, sehingga  nilai 𝑋 dapat  dibentuk  dalam  persamaan (2.1) (Andayani, 2015):
𝑋  = [ 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ ⋮ ⋮ ⋮ 𝑥 1𝑛 𝑥 2𝑛 ⋮ 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚2 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
Dengan 𝑋 𝑖𝑗 merupakan rating kinerja alternatif ke- 𝑖 terhadap  atribut  ke- 𝑗 .  Nilai  bobot  yang menunjukkan  tingkat  kepentingan  relatif  setiap atribut, diberikan diberikan sebagai :
𝑊 =   {w 1 , w 2 , w 3 , … , w 𝑛 } (2)
Dari  persamaan  (1)  dan  (2)  dijelaskan  bahwa rating kinerja (𝑋) ,  dan nilai  bobot (𝑊) ,  merupakan nilai  utama  yang  merepresentasikan  preferensi absolut dari pengambilan keputusan. MADM diakhiri dengan  proses  perankingan  untuk  mendapatkan alternatif  terbaik  yang  diperoleh  berdasarkan  nilai keseluruhan preferensi yang diberikan.

## 2.4 Fuzzy ANP (Analytical Network Process)
Analytic  Network  Process (ANP)  pertama  kali dikembangkan  oleh  Saaty  di  tahun  1996  untuk mengatasi  keterbatasan  AHP  yang  hanya  dapat digunakan  jika  antar  kriteria  bersifat  independen (tidak  saling  bergantung).  ANP  merupakan  suatu pendekatan  analisis  keputusan  multi  kriteria  yang terbukti efektif untuk menguraikan situasi keputusan yang kompleks yang melibatkan interaksi dan umpan balik di antara elemen-elemen keputusan (Sumiatun, 2015). Fuzzy ANP  menggunakan  konsep  teori himpunan fuzzy telah  banyak  digunakan  dalam berbagai  penelitian.  ANP  mampu  memperbaiki kelemahan AHP berupa adanya dependensi baik antar kriteria,  antar  alternatif,  maupun  antar  kriteria  dan alternatif  yang  tidak  ada  pada  metode  AHP. Perbedaan  metode  AHP  dan  metode  ANP  dapat dilihat pada Tabel 2 berikut :
Tabel 2 Perbedaan Konsep antara Metode AHP dengan Metode ANP
No AHP ANP 1. Model struktur berupa hirarki Model struktur berupa jaringan. 2. Tidak terdapat sistem umpan balik  pada  elemen satu  dengan  yang lain. Terdapat sistem umpan  balik  pada elemen  satu  dengan yang lain. 3. Tidak terdapat dependensi  antara elemen satu dengan yang lain. Terdapat dependensi antara elemen  satu  dengan yang lain.
Analisis data menggunakan metode Fuzzy ANP berdasarkan langkah-langkah berikut:
1. Penyusunan struktur jaringan.
2. Pembobotan masing-masing elemen Tahap  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  bobot masing-masing  kriteria,  subkriteria,  ketergantungan antar kriteria dan alternatif. Data hasil penilaian para ahli  berupa  nilai  numerik  sehingga  masing-masing penilaian perlu di uji konsistensi dengan cara mencari nilai λ, CI, dan CR .
Hasil  penilaian  perbandingan  berpasangan responden  digabung  dengan  perhitungan  rataan geometrik  melalui  agregasi  penilaian  responden dapat dilihat pada persamaan (3) berikut:
𝑙 𝑙𝑗 = (∏ 𝑙 𝑙𝑗𝑘 𝑘 𝑘=1 ) 1 𝑘 ⁄
𝑚 𝑙𝑗 = (∏ 𝑚 𝑙𝑗𝑘 𝑘 𝑘=1 ) 1 𝑘 ⁄
(3)
𝑢 𝑙𝑗 = (∏ 𝑢 𝑙𝑗𝑘 𝑘 𝑘=1 ) 1 𝑘 ⁄

## 2.4.1 TFN (Triangular Fuzzy Number)
Pada  dasarnya,  FANP  menggunakan  rasio fuzzy untuk  menggantikan  rasio  eksak  ANP  dalam menentukan preferensi pengambil keputusan. Dalam hal  ini,  TFN  digunakan  untuk  menggantikan  nilai crisp yang  digunakan  dalam  pengukuran  preferensi evaluator  (Ardiansyah, Muslim, & Hasanah, 2016).
Uji konsistensi dibutuhkan dalam pengambilan  keputusan  yaitu  untuk  mengetahui seberapa  baik  konsistensi  matriks  perbandingan berpasangan  yang  berasal  dari  penilain  persepsi manusia.  Uji  konsistensi  dilakukan  dengan  melihat nilai 𝑙 , 𝑚 ,  dan 𝑢 .  Nilai 𝑙 ≤ 𝑚 ≤ 𝑢 menunjukkan penilaian Fuzzy konsistensi.
Misalkan 𝑋 = (𝑥 1 , 𝑥 2 , ⋯ , 𝑛) himpunan  objek dan 𝑈 = (𝑢 1 , 𝑢 2 , ⋯ , 𝑢 𝑛 ) himpunan  tujuan.  Setiap objek diambil dan dilakukan analisis perluasan untuk setiap  tujuan 𝑔 𝑖 .  Oleh  karena  itu,  nilai  analisis perluasan 𝑚 untuk  setiap  objek  dapat  dilihat  pada persamaan (4) berikut ini:
𝑀 𝑔𝑖 1 , 𝑀 𝑔𝑖 2 , ⋯ , 𝑀 𝑔𝑖 𝑚 , 𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑛 (4)
Dengan 𝑀 𝑔𝑖 1 (𝑗 = 1,2, ⋯ , 𝑚) adalah nilai TFN

## 2.4.2 Metode Chang (Chang’s Extent Analysis)
Banyak  metode  yang  diusulkan  untuk menyelesaikan fuzzy ANP,  salah  satunya  adalah dengan  menggunakan  pendekatan fuzzy AHP  yang diusulkan  oleh  Chang,  dan  dikenal  dengan Chang’s extent analysis (Oktavia & Usadha, 2013). Langkah-langkah  metode  Chang  sebagai berikut:
Langkah  1  :  Menghitung  nilai  sintesis fuzzy (𝑆 𝑖 ) untuk  objek  ke- 𝑖 yang  didefinisikan sebagai berikut:
𝑆 𝑖 =   ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 ⨂ 𝑚 𝑗=1 [∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 ] −1 (5) Untuk memperoleh 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 , dari persamaan  (5)  dapat  dilakukan operasi  penjumlahan  nilai  sintesis fuzzy 𝑚 pada  matriks  perbandingan berpasangan:
∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 = (∑ 𝑙 𝑖 , 𝑚 𝑗=1 ∑ 𝑚 𝑖 , 𝑚 𝑗=1 ∑ 𝑢 𝑖 𝑚 𝑗=1 ) (6) Untuk memperoleh [∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] −1 ,  dari  persamaan
(9) dapat dilakukan operasi penjumlahan fuzzy dari nilai 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 (𝑗 = 1,2, ⋯ , 𝑚) : ∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 = (∑ 𝑙 𝑖 , 𝑚 𝑖=1 ∑ 𝑚 𝑖 , 𝑚 𝑖=1 ∑ 𝑢 𝑖 𝑚 𝑖=1 ) (7) Untuk meghitung fungsi invers yaitu:
[∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] −1
= ( 1 ∑ 𝑢 𝑖 𝑛 𝑖=1 , 1 ∑ 𝑚 𝑖 𝑛 𝑖=1 , 1 ∑ 𝑙 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) (8)
Langkah  2  :  Menghitung  derajat  kemungkinan (𝑉) dari 𝑀 2 = (𝑙 2 , 𝑚 2
, 𝑢 2 ) ≥ 𝑀 1 (𝑙 1 , 𝑚 1 , 𝑢 1 ) yang  didefinisikan sebagai berikut:
𝑉(𝑀 2 ≥ 𝑀 1 )
= 𝑠𝑢𝑝 [min (𝜇𝑀 1 (𝑥), 𝑚𝑖𝑛(𝜇𝑀 2 (𝑦)))]
=
{ 1 jika𝑚 2 ≥ 𝑚 1 0 jika𝑙 1 ≥ 𝑢 2 𝑙 1 − 𝑢 2 (𝑚 2 − 𝑢 2 ) − (𝑚 1 − 𝑙 1 ) , lainnya
(9)
Dengan 𝑑 adalah  ordinat  dari  titik potong  tertinggi 𝐷 antara 𝜇 𝑀1 dan 𝜇 𝑀2 .  Untuk  perbandingan  dihitung keduanya 𝑉(𝑀 2 ≥ 𝑀 1 ) dan 𝑉(𝑀 1 ≥ 𝑀 2 ) .
Langkah  3  :  Jika  derajat  kemungkinan  untuk bilangan  fuzzy  konveks  yang lebih  besar  dari  bilangan 𝑘 fuzzy konveks 𝑀 𝑖 = (𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑘) maka  nilai  vetor (𝑑 ′ ) dapat didefinisikan sebagai berikut:
𝑉(𝑀 2 ≥ 𝑀 1 , 𝑀 2 , ⋯ , 𝑀 𝑘 ) = 𝑉[(𝑀 ≥ 𝑀 1 )
dan (𝑀 ≥ 𝑀 2 ) dan ⋯ dan (𝑀 ≥ 𝑀 𝑘 )] = 𝑚𝑖𝑛𝑉(𝑀 ≥ 𝑀 𝑖 ), 𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑘 (10)
Asumsikan bahwa 𝑑 ′ (𝐴 𝑖 ) = 𝑚𝑖𝑛 𝑉(𝑆 𝑖 ≥ 𝑆 𝑘 ) (11)
Untuk 𝑘 = 1,2, ⋯ , 𝑛; 𝑘 ≠ 𝑖 Langkah 4: Menentukan nilai bobot (𝑊 ′ ) vektor 𝑊 ′ = (𝑑 ′ (𝐴 1 ), 𝑑 ′ (𝐴 2 ), ⋯ , 𝑑 ′ (𝐴 𝑛 )) 𝑇 (12)
Dengan 𝐴 𝑖 = 1,2, ⋯ , 𝑛 adalah 𝑛 elemen keputusan.
Langkah 5 : Normalisasi nilai bobot vektor fuzzy (𝑊) sehingga  didapat  nilai  bobot vektor yang ternormalisasi sebagai berikut:
𝑊 = (𝑑(𝐴 1 ), 𝑑(𝐴 2 ), ⋯ , 𝑑(𝐴 𝑛 )) 𝑇 (13)
Dengan 𝑊 adalah bilangan non fuzzy .

## 3. METODE PENELITIAN
Pada subbab ini akan dijelaskan tentang metode yang digunakan dalam penelitian ini disertai dengan pustaka  yang  mendasari  teori  dalam  penelitian  ini, seperti  penelitian  sebelumnya,  pengertian  Madu, Metode MADM, dan Fuzzy ANP.

## 4. HASIL PENELITIAN
Data  diperoleh  dari  angket  yang  dilakukan  di Desa  Pakamban  Kabupaten  Sumenep    yang  ditulis pada kertas A4.
Pada  langkah  ini  silmulasi  dilakukan  untuk menentukan  madu  asli  menggunakan  fuzzy  ANP dengan  menggunakan  MATLAB  2013.  Hasil  GUI untuk  menentukan  madu  asli  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar 3 Hasil GUI matlab
Hasil perankingan dari hasil matlab dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Hasil perankingan Alternatif Terpilih Preferensi Data1 A1 0.3631 Data2 A2 0.3389 Data3 A1 0.3538 Data4 A1 0.3571 Data5 A3 0.3347 Data6 A3 0.3517 Data7 A1 0.3554
Dari  Tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  alternatif pertama (A1) sebanyak 4 data, alternatif kedua (A2) sebanyak 1 data, dan alternatif ketiga (A3) sebanyak 2  data.  Karena  alternatif  pertama  (A1)  sebanyak  4 data,  maka  alternatif  yang  terpilih  adalah  alternatif pertama (A1).
Keterangan : A1 : Madu bunga A2 : Madu air legen A3 : Madu ternak

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  manual  dan Matlab alternatif  pertama  (A1)  sebanyak  4  data,  jadi alternatif yang terpilih adalah madu bunga (A1). Oleh karena  itu,  madu  bunga  adalah  madu  yang  benar- benar  asli  yang  ada  di  Desa  Pakamban  Kabupaten Sumenep.
Berdasarkan  hasil  penelitian  tentang  madu  asli di Kabupaten Sumenep dengan menggunakan Fuzzy ANP,  maka  peneliti  mempunyai  saran  yang  bisa dijadikan dasar untuk pengambilan di masa yang akan datang. Hasil dari perhitungan Fuzzy ANP mungkin akan lebih optimal jika dibandingkan dengan metode lain,  misalnya  Fuzzy  C-Mean,  SAW,  Metode FMADM dan sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
Andayani, S. (2015). Pengembangan Model
Pengambilan Keputusan dengan Unifikasi Data
Numerik  dan  Fuzzy  Linguistik  untuk  Asesmen Hasil  Belajar. Yogyakarta:  Universitas  Negeri Yogyakarta.
Apriani,  D.,  Gusnedi,  &  Darvina,  Y.  (2013).  Studi Tentang  Nilai  Viskositas  Madu  Hutan  dari Beberapa  Daerah  di  Sumatera  Barat  untuk Mengetahui  Kualitas  Madu. Pillar  of  Physics, Vol. 2. , 91. Ardiansyah,  R.,  Muslim,  M.,  &  Hasanah,  R.  N. (2016).  Analisis  Metode  Fuzzy  Analytical Network  Process  untuk  Sistem  Pengambilan Keputusan Pemeliharaan Jalan. JNTETI, Vol. 5, No. 2 , 123-124. Febriani,  A.  (2011). Implementasi  Metode  Analytic Network  Process  (ANP)  Sebagai  Alat  Bantu Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Rekanan Proyek. Pekanbaru:  Universitas  Islam  Negeri Sultan Syarif Kasim Riau.
Hasan,  M.  S.  (2015). Implementasi  Metode  Fuzzy untuk  Menentukan  Madu  Asli  di  Desa  Bajur Kecamatan  Waru  Kabupaten  Pamekasan. Pamekasan: Universitas Islam Madura.
Kusuma, S. A. (2009). Pemeriksaan Kualitas Madu Komersial. Jatinangor: Universitas Padjadjaran. Oktavia,  M.,  &  Usadha,  G.  N.  (2013).  Penerapan Fuzzy  Analytical  Network  Process  Dalam Menentukan  Prioritas  Pemeliharaan  Jalan. Jurnal Sains dan Seni Pomits, Vol. 1, , 2-4. Ratnayani, Adhi, D., & Gitadewi. (2008). Penentuan Kadar Glukosa dan Fruktosa Pada Madu Randu dan  Madu  Kelengkeng  Dengan  Metode Kromatografi Cair Kinerja Tinggi. Jurnal Kimia 2 , 77-78. Sumiatun. (2015). Perbandinga Metode TOPSIS dan ANP Pada Penjualan Petis Madura. Pamekasan: Universitas Islam Madura.